ML և AI հապավումները սերտորեն կապված են Big Data-ի հետ, քանի որ իմաստ ունի օգտագործել արհեստական ինտելեկտը, երբ մարդկայինը ի վիճակի չէ լուծել խնդիրը: Բայց ինչպես մարդուն ժամանակ է պետք ճանաչողական կարողություններն աճելու և զարգացնելու համար, օպտիմիզացված ML մոդելները միայն ծառերի վրա չեն աճում: Ինչպես կա, արհեստական ինտելեկտի առաջին մանկական քայլերը միշտ կատարվում են մարդու արհեստական ինտելեկտի մասնագետի օգնությամբ:
Լսե՞լ եք երեխաների մասին, ովքեր կարող են շախմատում հաղթել մեծերին միայն այն պատճառով, որ այդ երեխաները տանը անընդհատ շախմատ են խաղում: Երկու տարեկան երեխայի ուղեղը երկու անգամ ավելի շատ կապեր (սինապսներ) ունի, քան մեծահասակների ուղեղը, ինչը նրանց օգնում է ավելի արագ սովորել: Հետագայում կտրվում են հատուկ անցանկալի կապեր, ինչը կապված է սովորելու հետ: Երբ մենք աճում ենք, մենք դառնում ենք ավելի քիչ ենթակա փոփոխությունների և ավելի մասնագիտացված ներկայիս միջավայրի նկատմամբ:
Արհեստական նեյրոնային ցանցի մոդելը վարժվում է նույն կերպ՝ իջեցնելով կամ հեռացնելով կշիռները հատուկ միացումների համար, որոնք անհարկի են կամ ապակողմնորոշող: Շատ մոդելներ ծագում են միևնույն բազային ցանցից, բայց տարբեր արդյունքներ են տալիս: Օրինակ, վերցրեք U-Net-ը, որը արհեստական նեյրոնային ցանցի ճարտարապետություն է՝ կենսաբժշկական պատկերների սեգմենտավորման համար: U-Net-ը կարելի է վարժեցնել, որպեսզի հատկապես ճշգրիտ լինի երիկամների պատկերներով, բայց միևնույն ժամանակ ձախողվի աչքի ցանցաթաղանթի պատկերներով: Սա ցանկացած ուսուցման գործընթացի բնական թերությունն է.Որպեսզի հմուտ լինեք կոնկրետ առաջադրանքում, դուք պետք է հատկացնեք ձեր ճանաչողական ռեսուրսների մի մասը: Այսպիսով, մենք ընտրում ենք այն, ինչը մեզ համար կարևոր է սովորել:
Այսպիսով, այն փաստը, որ դուք պարտվել եք այդ երեխային շախմատում, ոչինչ չի ասում ձեր ընդհանուր ինտելեկտի մասին: Այն մեզ ասում է, որ երեխան ավելի լավ ժամանակ է ունեցել սովորելու, արժանի հակառակորդներ՝ փորձ ձեռք բերելու համար և ավելի լավ ուսուցիչ, ով պատրաստել է այս միջավայրը:
Այժմ դուք կարող եք մեծացնել ձեր սեփական «երեխային»՝ ձեզ համար որոշ տվյալներ կառուցելու համար: Տվյալներն ինքնին արժանի հակառակորդ կլինեն, և, ի տարբերություն մարդկանց, AI մոդելը արագ է սովորում: Ձեզ անհրաժեշտ է միայն լավ ուսուցիչ, ով հասկանում է մոդելի կարիքներն ու հնարավորությունները: Իսկ դասավանդումը լրիվ դրույքով աշխատանք է, այնպես որ պատրաստ եղեք դա անել ինքներդ, կամ թույլ տվեք, որ մասնագետները զբաղվեն դրանով:
